(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸検出方法をコンピュータに実行させる睡眠時無呼吸検出プログラムであって、
周囲から発せられた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録手順と、
前記周囲音収録手順によって収録された前記周囲音が有音であるか無音であるかを判定する有音無音判定手順と、
前記有音無音判定手順によって有音であると判定された場合には、当該有音と判定された有音区間において、睡眠中のいびきまたは寝息が含まれているかを判定するいびき寝息判定手順と、
前記有音無音判定手順によって判定された有音・無音の区間情報と前記周囲音を用いて、呼吸していると推定される呼吸推定区間の周期を示す呼吸ペースを分析すると共に、前記いびき寝息判定手順によって前記いびきまたは寝息が含まれていると判定された場合には、当該いびきまたは寝息が含まれているいびき区間または寝息区間を用いて、前記呼吸ペースを分析する呼吸ペース分析手順と、
前記呼吸ペース分析手順によって分析された前記呼吸ペースと、いびき区間または寝息区間の時間長とから、いびき推定区間または寝息推定区間の情報を取得し、無音区間が、当該いびき推定区間または寝息推定区間内にある場合には、当該無音区間を、睡眠時の無呼吸区間として抽出する無呼吸区間抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする睡眠時無呼吸検出プログラム。
【請求項２】
前記呼吸ペース分析手順は、前記いびき区間または前記寝息区間の周期長を算出し、当該周期長を用いて、前記呼吸ペースを分析することを特徴とする請求項１に記載の睡眠時無呼吸検出プログラム。
【請求項３】
前記無呼吸区間抽出手順は、前記呼吸推定区間内で発生した無音区間を抽出した場合には、前記呼吸ペース分析手順によって算出された前記いびき区間の周期情報を用いて、当該無音区間が無呼吸によるいびきの途絶であるか、いびきの消失であるかを判定することを特徴とする請求項２に記載の睡眠時無呼吸検出プログラム。
【請求項４】
前記無呼吸区間抽出手順によって前記呼吸推定区間内で発生する無音区間が抽出された場合には、無呼吸状態であることを利用者に報知する無呼吸報知手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の睡眠時無呼吸検出プログラム。
【請求項５】
睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸検出装置であって、
周囲から発せられた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録手段と、
前記周囲音収録手段によって収録された前記周囲音が有音であるか無音であるかを判定する有音無音判定手段と、
前記有音無音判定手段によって有音であると判定された場合には、当該有音と判定された有音区間において、睡眠中のいびきまたは寝息が含まれているかを判定するいびき寝息判定手段と、
前記有音無音判定手段によって判定された有音・無音の区間情報と前記周囲音を用いて、呼吸していると推定される呼吸推定区間の周期を示す呼吸ペースを分析すると共に、前記いびき寝息判定手段によって前記いびきまたは寝息が含まれていると判定された場合には、当該いびきまたは寝息が含まれているいびき区間または寝息区間を用いて、前記呼吸ペースを分析する呼吸ペース分析手段と、
前記呼吸ペース分析手段によって分析された前記呼吸ペースと、いびき区間または寝息区間の時間長とから、いびき推定区間または寝息推定区間の情報を取得し、無音区間が、当該いびき推定区間または寝息推定区間内にある場合には、当該無音区間を、睡眠時の無呼吸区間として抽出する無呼吸区間抽出手段と、
を備えることを特徴とする睡眠時無呼吸検出装置。
【請求項６】
睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸検出方法であって、
周囲から発せられた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録工程と、
前記周囲音収録工程によって収録された前記周囲音が有音であるか無音であるかを判定する有音無音判定工程と、
いびき寝息判定手段が、前記有音無音判定工程によって有音であると判定された場合には、当該有音と判定された有音区間において、睡眠中のいびきまたは寝息が含まれているかを判定するいびき寝息判定工程と、
呼吸ペース分析手段が、前記有音無音判定工程によって判定された有音・無音の区間情報と前記周囲音を用いて、呼吸していると推定される呼吸推定区間の周期を示す呼吸ペースを分析すると共に、前記いびき寝息判定工程によって前記いびきまたは寝息が含まれていると判定された場合には、当該いびきまたは寝息が含まれているいびき区間または寝息区間を用いて、前記呼吸ペースを分析する呼吸ペース分析工程と、
無呼吸区間抽出手段が、前記呼吸ペース分析工程によって分析された前記呼吸ペースと、いびき区間または寝息区間の時間長とから、いびき推定区間または寝息推定区間の情報を取得し、無音区間が、当該いびき推定区間または寝息推定区間内にある場合には、当該無音区間を、睡眠時の無呼吸区間として抽出する無呼吸区間抽出工程と、
を含んだことを特徴とする睡眠時無呼吸検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸検出プログラム、睡眠時無呼吸検出装置および睡眠時無呼吸検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、睡眠時の無呼吸状態を検出する技術として、睡眠時無呼吸症候群などの診断に必要な無呼吸の検出にはポリソムノグラフィー（以下、ＰＳＧという）が知られている。このＰＳＧでは、脳波、眼球電図、横隔膜および腹筋の呼吸運動などの計測をして検査を行い、睡眠時の無呼吸状態を検出する。ところが、脳波、眼球電図、横隔膜および腹筋の呼吸運動などの計測が必要となるため、場所の制約や時間がかかるなどの問題があった。
【０００３】
このため、携帯型の無呼吸検出器として、圧力感知型の呼吸体動センサと音センサ、記録器およびデータ処理装置を備えた無呼吸検出器が知られている。具体的には、無呼吸検出器では、呼吸体動センサと音センサで収集したデータを記録器に記録して、データ処理装置が指標値を算出する（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、睡眠時の呼吸の様子を確認する技術として、睡眠時の呼吸音を計測し、計測された呼吸音の結果を可視化する技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。この技術では、可視化された呼吸音の様子を目視して、睡眠時の無呼吸状態を検査する。
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−２９５６９５号公報
【特許文献２】特開２００４−３３２５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記した携帯型の無呼吸検出器を利用した技術では、呼吸体動センサと音センサで収集したデータを記録してデータ処理部で指標値を算出するので、機器構成が比較的大規模になり利用者の負担となるという課題がある。また、睡眠時の無呼吸状態の検出（診断）に、実際の専門家の処理が必要となるので、費用が掛かるという課題があった。
【０００７】
また、上記した呼吸音を計測して結果を可視化する技術では、可視化呼吸音の可視化行うのみで、分析を伴わないので、睡眠時の無呼吸状態の検出（診断）に、可視化された呼吸音の様子を用いた専門家の検査が必要となる結果、費用が掛かるという課題があった。また、検査機器も含めて構成が大規模になり、利用者に費用の負担を強いるという課題があった。
【０００８】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、簡易かつ安価に睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸検出プログラム、睡眠時無呼吸検出装置および睡眠時無呼吸検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このプログラムは、睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸検出方法をコンピュータに実行させる睡眠時無呼吸検出プログラムであって、周囲から発せされた周囲音を周囲音収録部から収録し、収録された周囲音が有音であるか無音であるかを判定する。そして、有音・無音と判定された区間情報と周囲音を用いて、呼吸していると推定される呼吸推定区間の周期を示す呼吸ペースを分析し、分析された呼吸ペースにおける呼吸推定区間内で発生する無音区間を抽出することを要件とする。
【発明の効果】
【００１０】
開示のプログラムは、周囲音を用いて睡眠時の無呼吸状態を検出するので、大規模な機器や医師の検査を必要とせずに睡眠時の無呼吸状態を検出する結果、簡易かつ安価に睡眠時の無呼吸状態を検出するという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る睡眠時無呼吸検出プログラム、睡眠時無呼吸検出装置および睡眠時無呼吸検出方法の実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００１２】
以下の実施例では、実施例１に係る睡眠時無呼吸検出装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。なお、以下では、携帯電話端末に睡眠時無呼吸検出装置を適用する例とし、就寝時に利用者が携帯電話端末を近くに置いて、睡眠時の無呼吸状態を検出する例を説明する。
【００１３】
［睡眠時無呼吸検出装置の構成］
次に、図１を用いて、実施例１に係る睡眠時無呼吸検出装置１０の構成を説明する。図１は、実施例１に係る睡眠時無呼吸検出装置１０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この睡眠時無呼吸検出装置１０は、周囲音収録部１１、制御部１２、記憶部１３、ネットワーク送受信部１４、統計処理部１５、結果表示部１６、無呼吸報知部１７を備え、サーバ２０を介してデータ分析用端末３０と接続される。以下にこれらの各部の処理を説明する。
【００１４】
周囲音収録部１１は、周囲から発せされた周囲音をデータとして収録するものであり、例えばマイクなどを有する。具体的には、周囲音収録部１１は、周囲音をデータとして収録し、後述する有音無音判定部１２ａに通知する。
【００１５】
記憶部１３は、無呼吸区間の抽出結果を記憶する。具体的には、記憶部１３は、無呼吸区間抽出部１２ｄによって抽出された無呼吸区間の抽出結果の情報を受信し、受信された無呼吸区間の抽出結果の情報を記憶する。
【００１６】
ネットワーク送受信部１４は、接続されるサーバ２０およびデータ分析用端末３０との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する。例えば、ネットワーク送受信部１４は、サーバ２０を介してデータ分析用端末３０に対して、記憶部１３によって記憶された無呼吸区間の抽出結果を統計データとして送信する。
【００１７】
ここで、図２を用いて、睡眠時無呼吸検出装置１０と、睡眠時無呼吸検出装置１０に接続されるサーバ２０およびデータ分析用端末３０とを含むシステム構成例について説明する。同図に例示するように、睡眠時無呼吸検出装置１０が公衆網を介してサーバ２０と接続され、また、サーバ２０が独自網（例えば、医療ネットワーク）を介してデータ分析用端末（例えば、医師が診断に用いる端末）３０と接続されている。
【００１８】
つまり、睡眠時無呼吸検出装置１０は、データ分析用端末３０に無呼吸区間の抽出結果を統計データとして送信した場合には、データ分析用端末３０から医師が診断の補助情報として活用することが可能となるので、睡眠時無呼吸症候群の診断を支援することができる。
【００１９】
図１の説明に戻ると、統計処理部１５は、記憶部１３から無呼吸区間の抽出結果を読み出して、統計処理を行う。具体的には、統計処理部１５は、記憶部１３から無呼吸区間の抽出結果を読み出して、統計処理を行って、無呼吸症候群の可能性を算出し、結果表示部１６に通知する。例えば、統計処理部１５は、無呼吸症候群の可能性示す情報として、全体の時間に対する無呼吸区間の時間の割合や、無呼吸区間の総時間、無呼吸区間の有無を算出するようにしてもよい。
【００２０】
結果表示部１６は、統計結果として、無呼吸症候群の可能性を利用者に表示するものであり、ディスプレイやスピーカを有する。例えば、結果表示部１６は、図３および図４に例示するように、無呼吸症候群の可能性を数値にして表示してもよいし、統計結果に応じて専門医の診断を促す旨を表示するようにしてもよい。つまり、睡眠時無呼吸検出装置１０は、無呼吸症候群の可能性を利用者に表示するので、無呼吸症候群の診断結果を簡易に利用者へ提示することができる。
【００２１】
例えば、睡眠時無呼吸検出装置を携帯電話端末に適用した場合には、利用者が就寝前に自身の近くに当該携帯電話端末を置いておき、就寝中に睡眠時の無呼吸状態を検出するように設定し、起床後に無呼吸症候群の診断結果を利用者が確認できるようにしてもよい。
【００２２】
無呼吸報知部１７は、呼吸推定区間において、突発的に発生する無音区間が抽出された場合には、無呼吸状態であることを利用者に報知するものであり、アラームやバイブレータを有する。具体的には、無呼吸報知部１７は、後述する無呼吸区間抽出部１２ｄから無呼吸状態である旨の通知を受け付けると、アラームやバイブレータを作動させる。
【００２３】
つまり、睡眠中の利用者に対して、無呼吸状態であることを報知して無呼吸の抑制を行う。なお、無呼吸状態であることを報知するか否かについては利用者が設定できるようにし、アラームやバイブレータを作動させないように設定してもよい。
【００２４】
制御部１２は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、有音無音判定部１２ａ、いびき判定部１２ｂ、呼吸ペース分析部１２ｃ、無呼吸区間抽出部１２ｄを有する。
【００２５】
有音無音判定部１２ａは、周囲音から所定の時間ごとに有音と無音のいずれかを判定する。具体的には、有音無音判定部１２ａは、周囲音収録部１１が収録した周囲音のデータを取得し、所定の時間ごとにフレーム分割を行う。そして、有音無音判定部１２ａは、フレームごとの音声特徴量を分析して、有音であるか無音であるかを判定し、有音である場合には、いびき判定部１２ｂに有音である旨の通知とともに、周囲音のデータを通知する。
【００２６】
また、有音無音判定部１２ａは、無音である場合には、無呼吸区間抽出部１２ｄに無音である旨の通知とともに、周囲音のデータを通知する。なお、ここでいう無音と判定される状態としては、全く音声が無い状態としてもよいし、所定の閾値以下の軽微な音（例えば、雑音等）のみの状態としてもよい。
【００２７】
いびき判定部１２ｂは、有音区間における周囲音のデータにおいて、睡眠中のいびきが含まれているかを判定する。具体的には、いびき判定部１２ｂは、有音無音判定部１２ａから通知された周囲音のデータの特徴量を分析し、いびき音であるか否かを判定する。そして、いびき判定部１２ｂは、いびき音であると判定した場合には、いびき区間を抽出して、呼吸ペース分析部１２ｃに通知する。
【００２８】
ここで、いびき判定処理の具体的な例について図５を用いて説明する。図５では、周囲音を周波数分布情報として表示したスペクトル特性図が示されている。同図に例示するように、いびき判定部１２ｂは、周囲音のデータに対して特徴量分析を行うことで、いびきを示す特定のパターンからいびきによる音を判定し、矢印で示した区間をいびき区間として抽出する。
【００２９】
呼吸ペース分析部１２ｃは、有音・無音の区間情報と周囲音を用いて、呼吸（いびき）していると推定される「いびき推定区間」の周期を示す呼吸ペースを分析する。具体的には、呼吸ペース分析部１２ｃは、いびき判定部１２ｂから通知された、いびき区間の時間長と周期長を算出し、無音区間を含む区間情報とともに利用者の呼吸ペースを分析する。そして、呼吸ペース分析部１２ｃは、呼吸ペースの情報、いびき区間の時間長の情報を無呼吸区間抽出部１２ｄに通知する。
【００３０】
ここで、呼吸ペース分析処理の一例について図６を用いて具体的に説明する。同図に例示すように、呼吸ペース分析部１２ｃは、いびき区間の時間長として「０．９ｓｅｃ」、いびき区間の周期長として「２．７ｓｅｃ」を算出する。なお、これらの値がそれぞれ統計的な正確性を期すために所定時間で平均化してもよい。
【００３１】
そして、呼吸ペース分析部１２ｃは、呼吸ペースの分析処理として、図６に例示する数式を用いて、一定時間（図６の例では、「１分間」）あたりのいびき区間の比率から呼吸ペースを算出する。図６では、平均化されたいびき区間の周期長を「Ｐａｖｅ」とし、一分間あたりの呼吸ペースを「Ｆｒｅｑａｖｅ」とする。
【００３２】
無呼吸区間抽出部１２ｄは、分析された呼吸ペースにおける呼吸推定区間において、突発的に発生する無音区間を抽出する。具体的には、無呼吸区間抽出部１２ｄは、有音無音判定部１２ａから周囲音のデータを受信し、呼吸ペース分析部１２ｃから呼吸ペースの情報、いびき区間の時間長の情報を受信する。
【００３３】
そして、無呼吸区間抽出部１２ｄは、呼吸ペース、および、いびき区間の時間長から、いびき推定区間の情報を取得し、無音と判定された無音区間がいびき推定区間内であるか、つまり、いびき推定区間内のいびき（呼吸）の途絶であるか否かを判定する。
【００３４】
その結果、無呼吸区間抽出部１２ｄは、いびき推定区間内のいびきの途絶であると判定した場合には、途絶発生時間および継続時間の計測を行い、呼吸ペース分析結果との照合を行って、いびきの途絶が無呼吸によるものなのか、または単なるいびきの消失かを判定する。
【００３５】
その結果、無呼吸区間抽出部１２ｄは、いびきの途絶が無呼吸であると判定した場合には、いびき推定区間内の無音区間を無呼吸区間として抽出する。そして、無呼吸区間抽出部１２ｄは、無呼吸状態であることを無呼吸報知部１７に通知し、また、無呼吸区間の抽出結果を記憶部１３に通知する。一方、睡眠時無呼吸検出装置１０は、いびきの途絶が無呼吸でないと判定した場合には、無呼吸ではなく、単なるいびきの消失であると判断する。
【００３６】
［睡眠時無呼吸検出装置による処理］
次に、図７および図８を用いて、実施例１に係る睡眠時無呼吸検出装置１０による処理を説明する。図７は、実施例１に係る睡眠時無呼吸検出装置の全体の処理動作を示すフローチャートである。図８は、実施例１に係る睡眠時無呼吸検出装置の無呼吸区間処理の動作を示すフローチャートである。
【００３７】
図７に示すように、睡眠時無呼吸検出装置１０は、周囲音収録部１１から周囲音をデータとして収録すると（ステップＳ１０１）、収録された周囲音のデータを所定時間のフレームごとに分割し（ステップＳ１０２）、音声特徴量を分析して、有音であるか無音であるかを判定する（ステップＳ１０３）。
【００３８】
そして、睡眠時無呼吸検出装置１０は、有音であると判定した場合には（ステップＳ１０４肯定）、周囲音の特徴量から周囲音がいびき音であるか分析し（ステップＳ１０６）、いびき音であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。睡眠時無呼吸検出装置１０は、いびき音があると判定した場合には（ステップＳ１０７肯定）、無音区間を含む区間情報とともにいびき区間の時間長と周期長を算出し（ステップＳ１０８）、利用者の呼吸ペースを分析する（ステップＳ１０９）。
【００３９】
また、ステップＳ１０４の説明に戻ると、睡眠時無呼吸検出装置１０は、無音であると判定した場合には（ステップＳ１０４否定）、無呼吸区間判定処理（後に、図８を用いて詳述）を行って処理を行う（ステップＳ１０５）。
【００４０】
続いて、図８を用いて、睡眠時無呼吸検出装置１０の無呼吸区間処理を説明する。同図に示すように、睡眠時無呼吸検出装置１０は、分析された呼吸ペース、および、いびき区間の時間長から、いびき推定区間の情報を取得し（ステップＳ２０１）、無音と判定された無音区間がいびき推定区間内のであるか、つまり、いびき推定区間内のいびき（呼吸）の途絶であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。
【００４１】
その結果、睡眠時無呼吸検出装置１０は、いびき推定区間内のいびきの途絶でないと判定した場合には（ステップＳ２０２否定）、無呼吸区間処理を終了し、また、いびき推定区間内のいびきの途絶であると判定した場合には（ステップＳ２０２肯定）、途絶発生時間および継続時間の計測を行い（ステップＳ２０３）、呼吸ペース分析結果との照合を行って（ステップＳ２０４）、いびきの途絶が無呼吸によるものなのか、または単なるいびきの消失かを判定する（ステップＳ２０５）。
【００４２】
その結果、睡眠時無呼吸検出装置１０は、いびきの途絶が無呼吸であると判定した場合には（ステップＳ２０５肯定）、無呼吸状態であることを利用者に報知して（ステップＳ２０６）、処理を終了する。また、睡眠時無呼吸検出装置１０は、いびきの途絶が無呼吸でないと判定した場合には（ステップＳ２０５否定）、無呼吸ではなく、単なるいびきの消失であるとして、そのまま処理を終了する。
【００４３】
[実施例１の効果]
上述してきたように、睡眠時無呼吸検出装置１０は、周囲音を用いて睡眠時の無呼吸状態を検出するので、周囲音を収録する周囲音収録部１１（例えば、マイク）以外のセンサを用いずに無呼吸状態を検出する結果、大規模な機器や医師の検査を必要とせずに、簡易かつ安価に睡眠時の無呼吸状態を検出することが可能である。
【００４４】
また、実施例１によれば、睡眠時無呼吸検出装置１０は、有音であると判定された場合には、有音と判定された有音区間において、睡眠中のいびきが含まれているかを判定し、いびきが含まれていると判定された場合には、いびきが含まれているいびき区間を用いて、呼吸ペースを分析するので、周囲音の音声特徴量を分析していびきを判定し、いびきを用いて呼吸ペースを分析する結果、周囲音を収録する周囲音収録部１１（例えば、マイク）以外のセンサを用いずに無呼吸状態を検出することが可能である。なお、いびきの判定については、いびきが寝息などに較べて音が大きく、また、いびき特有の音（鼻から抜ける音）から容易にいびきの判別が可能である。
【００４５】
また、実施例１によれば、睡眠時無呼吸検出装置１０は、いびき区間の周期長を算出し、そのいびき区間の周期長を用いて、呼吸ペースを分析するので、いびきの周期に基づいて、容易に呼吸ペースを分析することが可能である。
【００４６】
また、実施例１によれば、睡眠時無呼吸検出装置１０は、無音区間を抽出した場合には、算出されたいびき区間の周期情報を用いて、無音区間が無呼吸によるいびきの途絶であるか、いびきの消失であるかを判定するので、無呼吸により無音となったのではなく、単なるいびきの消失であるかを判別できる結果、より精度良く睡眠時の無呼吸状態を検出することが可能である。
【００４７】
また、実施例１によれば、睡眠時無呼吸検出装置１０は、呼吸推定区間内で発生する無音区間が抽出された場合には、無呼吸状態であることを利用者に報知するので、睡眠中の利用者に対して、無呼吸状態であることを報知して無呼吸の抑制を行うことが可能である。
【００４８】
また、実施例１によれば、睡眠時無呼吸検出装置１０は、抽出された無音区間の抽出結果を統計処理を行って、無呼吸症候群の可能性を算出し、算出された無呼吸症候群の可能性を表示部に表示するので、無呼吸症候群の診断結果を簡易に利用者へ提示することが可能である。
【００４９】
また、実施例１によれば、睡眠時無呼吸検出装置１０は、抽出された無音区間の抽出結果を統計処理を行って、無呼吸症候群の可能性を算出し、算出された無呼吸症候群の可能性を外部の医療用端末に出力するので、医療専門家の知識と連動したヘルスケアサービスを行うことが可能である。
【００５０】
また、実施例１によれば、睡眠時無呼吸検出装置１０では、アラームやバイブレータと連動して無呼吸の抑制を行う機能や、ネットワーク経由でサーバにデータを格納することで医療専門家の知識と連動したヘルスケアサービスを行うことが可能である。これら全てのハード的な構成要素は市販の携帯電話機に既に搭載されているため、携帯電話のソフトウェアにより機能実現が可能であり、専用のセンシング機器の付加的な購入および設置が必要でない。
【００５１】
そのため、利用者に高額な費用の負担を強要しない利点が生まれ、また専門の技術者による特別な設備を有する場所での検査と異なり、普段の生活環境で安定したデータを収録することが可能となる。
【実施例２】
【００５２】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例２として本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００５３】
（１）寝息
上記の実施例１では、有音区間における周囲音のデータにおいて、「いびき」が含まれているかを判定して呼吸ペースを分析する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、有音区間における周囲音のデータにおいて、「寝息」が含まれているかを判定して呼吸ペースを分析するようにしてもよい。
【００５４】
具体的には、実施例２に係る睡眠時無呼吸検出装置は、寝息が含まれているかを判定し、寝息区間を抽出した場合には、実施例１と同様に、いびき区間に代えて寝息区間を用いて、呼吸ペースを分析し、無呼吸区間を抽出する。なお、いびきや寝息だけでなく、利用者の呼吸に関する音を用いて、呼吸ペースを分析するようにしてもよい。
【００５５】
このように、睡眠時無呼吸検出装置は、寝息区間を抽出して呼吸ペースを分析するので、いびきをしない利用者でも、睡眠時の無呼吸状態を検出することが可能である。
【００５６】
（２）システム構成等
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、有音無音判定部１２ａといびき判定部１２ｂを統合してもよい。
【００５７】
（３）プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図９を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図９は、睡眠時無呼吸検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００５８】
同図に示すように、睡眠時無呼吸検出装置としてのコンピュータ６００は、ＲＡＭ６２０、ＲＯＭ６３０およびＣＰＵ６４０をバス６５０で接続して構成される。
【００５９】
そして、ＲＯＭ６３０には、上記の実施例と同様の機能を発揮する睡眠時無呼吸検出プログラム、つまり、図９に示すように、有音無音判定プログラム６３１、いびき判定プログラム６３２、呼吸ペース分析プログラム６３３および無呼吸区間抽出プログラム６３４が予め記憶されている。なお、プログラム６３１〜６３４については、図１に示した睡眠時無呼吸検出装置の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。
【００６０】
そして、ＣＰＵ６４０が、これらのプログラム６３１〜６３４をＲＯＭ６３０から読み出して実行することで、図９に示すように、各プログラム６３１〜６３４は、有音無音判定プロセス６４１、いびき判定プロセス６４２、呼吸ペース分析プロセス６４３および無呼吸区間抽出プロセス６４４として機能するようになる。各プロセス６４１〜６４４は、図１に示した有音無音判定部１２ａ、いびき判定部１２ｂ、呼吸ペース分析部１２ｃ、無呼吸区間抽出部１２ｄにそれぞれ対応する。
【００６１】
また、ＣＰＵ６４０は、睡眠時無呼吸検出処理を行って得られた結果をログデータ６２１としてＲＡＭ６２０に格納し、ＲＡＭ６２０に格納されたログデータ６２１に基づいて所定の処理を実行したり、外部の端末にログデータ６２１を送信したりする。
【００６２】
以上の実施例１〜２を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【００６３】
（付記１）睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸検出方法をコンピュータに実行させる睡眠時無呼吸検出プログラムであって、
周囲から発せされた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録手順と、
前記周囲音収録手順によって収録された前記周囲音が有音であるか無音であるかを判定する有音無音判定手順と、
前記有音無音判定手順によって判定された有音・無音の区間情報と前記周囲音を用いて、呼吸していると推定される呼吸推定区間の周期を示す呼吸ペースを分析する呼吸ペース分析手順と、
前記呼吸ペース分析手順によって分析された前記呼吸ペースにおける呼吸推定区間内で発生する無音区間を抽出する無呼吸区間抽出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする睡眠時無呼吸検出プログラム。
【００６４】
（付記２）前記有音無音判定手順によって有音であると判定された場合には、当該有音と判定された有音区間において、睡眠中のいびきまたは寝息が含まれているかを判定するいびき寝息判定手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記呼吸ペース分析手順は、前記いびき寝息判定手順によって前記いびきまたは寝息が含まれていると判定された場合には、当該いびきまたは寝息が含まれているいびき区間または寝息区間を用いて、前記呼吸ペースを分析することを特徴とする付記１に記載の睡眠時無呼吸検出プログラム。
【００６５】
（付記３）前記呼吸ペース分析手順は、前記いびき区間または前記寝息区間の周期長を算出し、当該周期長を用いて、前記呼吸ペースを分析することを特徴とする付記２に記載の睡眠時無呼吸検出プログラム。
【００６６】
（付記４）前記無呼吸区間抽出手順は、前記呼吸推定区間内で発生した無音区間を抽出した場合には、前記呼吸ペース分析手順によって算出された前記いびき区間の周期情報を用いて、当該無音区間が無呼吸によるいびきの途絶であるか、いびきの消失であるかを判定することを特徴とする付記３に記載の睡眠時無呼吸検出プログラム。
【００６７】
（付記５）前記無呼吸区間抽出手順によって前記呼吸推定区間内で発生する無音区間が抽出された場合には、無呼吸状態であることを利用者に報知する無呼吸報知手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の睡眠時無呼吸検出プログラム。
【００６８】
（付記６）前記無呼吸区間抽出手順によって抽出された前記無音区間の抽出結果の統計処理を行って、無呼吸症候群の可能性を算出する統計処理手順と、
前記統計処理手順によって算出された無呼吸症候群の可能性を表示部に表示する表示手順と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の睡眠時無呼吸検出プログラム。
【００６９】
（付記７）前記無呼吸区間抽出手順によって抽出された前記無音区間の抽出結果の統計処理を行って、無呼吸症候群の可能性を算出する統計処理手順と、
前記統計処理手順によって算出された無呼吸症候群の可能性を外部の医療用端末に出力する出力手順と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の睡眠時無呼吸検出プログラム。
【００７０】
（付記８）睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸検出装置であって、
周囲から発せされた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録手段と、
前記周囲音収録手段によって収録された前記周囲音が有音であるか無音であるかを判定する有音無音判定手段と、
前記有音無音判定手段によって判定された有音・無音の区間情報と前記周囲音を用いて、呼吸していると推定される呼吸推定区間の周期を示す呼吸ペースを分析する呼吸ペース分析手段と、
前記呼吸ペース分析手段によって分析された前記呼吸ペースにおける呼吸推定区間内で発生する無音区間を抽出する無呼吸区間抽出手段と、
を備えることを特徴とする睡眠時無呼吸検出装置。
【００７１】
（付記９）睡眠時の無呼吸状態を検出する睡眠時無呼吸検出方法であって、
周囲から発せされた周囲音を周囲音収録部から収録する周囲音収録工程と、
前記周囲音収録工程によって収録された前記周囲音が有音であるか無音であるかを判定する有音無音判定工程と、
前記有音無音判定工程によって判定された有音・無音の区間情報と前記周囲音を用いて、呼吸していると推定される呼吸推定区間の周期を示す呼吸ペースを分析する呼吸ペース分析工程と、
前記呼吸ペース分析工程によって分析された前記呼吸ペースにおける呼吸推定区間内で発生する無音区間を抽出する無呼吸区間抽出工程と、
を含んだことを特徴とする睡眠時無呼吸検出方法。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】実施例１に係る睡眠時無呼吸検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】システム構成の一例を示す図である。
【図３】睡眠時無呼吸検出結果を示す表示例を示す図である。
【図４】睡眠時無呼吸検出結果を示す表示例を示す図である。
【図５】いびき判定処理を説明するための図である。
【図６】呼吸ペース分析処理を説明するための図である。
【図７】実施例１に係る睡眠時無呼吸検出装置の全体の処理動作を示すフローチャートである。
【図８】実施例１に係る睡眠時無呼吸検出装置の無呼吸区間処理の動作を示すフローチャートである。
【図９】睡眠時無呼吸検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【００７３】
１０  睡眠時無呼吸検出装置
１１  周囲音収録部
１２  制御部
１２ａ  有音無音判定部
１２ｂ  いびき判定部
１２ｃ  呼吸ペース分析部
１２ｄ  無呼吸区間抽出部
１３  記憶部
１４  ネットワーク送受信部
１５  統計処理部
１６  結果表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図５】
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